IA Y CHATBOTS
PARA SERVICIOS FINANCIEROS
Creamos un asistente para procesos concretos: orientación sobre productos y sus condiciones publicadas; respuestas de la base de conocimientos aprobada. Las consultas complejas se derivan a un empleado.
UNA TAREA CONCRETA.
UN RESULTADO VERIFICABLE.
Partimos del proceso y los criterios de calidad: qué consume tiempo, dónde se producen errores y qué resultado necesita el equipo. Elegimos la solución según la tarea, los datos disponibles y las limitaciones de la empresa. El proyecto se dirige a usuarios de servicios financieros y clientes corporativos.
IA EN EL TRABAJO
DIARIO DEL EQUIPO
Comprender la solicitud
Orientación sobre productos y sus condiciones publicadas.
Respuestas basadas en fuentes
Respuestas de la base de conocimientos aprobada.
Acciones útiles
Lista de documentos necesarios y estado de la solicitud.
Intervención de un especialista
Derivación de consultas personalizadas a un empleado.
INTEGRAMOS IA EN
PROCESOS REALES
Casos de uso de su sector
Orientación sobre productos y sus condiciones publicadas. Respuestas de la base de conocimientos aprobada. Acordamos el alcance de la primera fase antes de empezar.
Datos y accesos
Acordamos fuentes, entorno de procesamiento permitido y roles de usuario.
Control de calidad
Preparamos ejemplos de prueba, criterios de evaluación y escenarios de derivación a una persona.
Traspaso y evolución
Lista de documentos necesarios y estado de la solicitud. Derivación de consultas personalizadas a un empleado. Acordamos los responsables y las reglas de trabajo con su equipo.
UN ASISTENTE QUE
TRABAJA CON SU CONOCIMIENTO
Concepto de diseño para las empresas de servicios financieros: orientación sobre productos y sus condiciones publicadas; respuestas de la base de conocimientos aprobada. Las pantallas ilustran el proceso; la interfaz final se diseña para su empresa.
DE LA HIPÓTESIS
HACIA UNA SOLUCIÓN DE IA OPERATIVA
En cada etapa acordamos el resultado y el siguiente paso.
Brief y objetivos del sector
Analizamos el proceso actual, los roles y los datos. Caso de uso prioritario: orientación sobre productos y sus condiciones publicadas.
Resultado: objetivo y alcance de la primera fase
Datos y criterios
Comprobamos fuentes, accesos y formas de medir el resultado.
Resultado: plan de evaluación de calidad
Piloto
Creamos una versión funcional limitada con los datos acordados.
Resultado: prototipo de solución
Evaluación de la calidad
Probamos respuestas y errores, evaluamos el coste y el papel de la persona.
Resultado: decisión de implantación
Integraciones
Conectamos los sistemas, permisos y escenarios necesarios.
Resultado: proceso integrado
Lanzamiento y seguimiento
Configuramos supervisión, instrucciones y un plan de mejora tras el lanzamiento.
Resultado: operación controladaELIJA EL FORMATO
PARA SUS OBJETIVOS
Los proyectos de IA parten de 10.330 €. El presupuesto final depende de la tarea, los datos y las integraciones. Los costes recurrentes de modelos e infraestructura se calculan aparte.
Auditoría de IA
Para elegir una tarea y comprobar su viabilidad.
Presupuesto personalizadosegún el alcance acordado- Análisis de procesos y datos
- Prioridades de implantación
- Criterios y plan del piloto
Solución piloto
Para comprobar una hipótesis práctica.
desde 10.330 €según el alcance acordado- Prototipo sobre sus escenarios
- Conjunto de pruebas y evaluación
- Estimación de operación
Implantación y evolución
Para incorporar la solución al trabajo del equipo.
Presupuesto personalizadosegún el alcance acordado- Integraciones y roles
- Supervisión y control de calidad
- Formación y evolución continua
RESPUESTAS A
SUS PREGUNTAS
¿Cómo se gestionan las condiciones de los productos financieros?
Utilizamos materiales aprobados y acordamos su actualización. Las interfaces distinguen la información general del asesoramiento personal; los permisos del personal se definen antes del lanzamiento.
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA?
Los proyectos de IA parten de 10.330 €. Tras la auditoría acordamos alcance y presupuesto. Uso de modelos, infraestructura y soporte se calculan aparte.
¿Por dónde empezar a implantar IA?
Por una tarea concreta que pueda medirse y verificarse. En la auditoría estudiamos proceso, datos y limitaciones, y definimos el piloto.
¿Necesitamos un modelo grande propio?
No siempre. Para ciertas tareas sirven modelos existentes y búsqueda documental. Elegimos la arquitectura tras evaluar calidad, coste y requisitos de datos.
¿Adónde se enviarán los datos?
Acordamos entorno y servicios antes del piloto. Definimos fuentes permitidas, roles y datos que pueden transmitirse.
¿La IA puede equivocarse?
Sí. Por eso definimos de antemano criterios de verificación, límites y casos que requieren confirmación humana. Las respuestas documentales incluyen referencias a fuentes.
¿Cómo miden la utilidad?
Comparamos la tarea acordada antes y después: tiempo, calidad y coste. Decidimos ampliar según los resultados del piloto.
¿Qué se paga después del lanzamiento?
El uso de modelos, la infraestructura y el soporte dependen de la arquitectura y el volumen de solicitudes. Los estimamos por separado antes de implantar.
UN PROYECTO TIENE
ROSTRO Y PERSONALIDAD.
«Me implico personalmente en la estrategia y las decisiones clave. Un sitio web debe impresionar, pero también explicar con honestidad por qué un cliente debería elegirte».
ENCONTREMOS UNA TAREA
DONDE LA IA APORTE VALOR
Describa un proceso que consume tiempo al equipo. Propondremos un piloto y una forma de evaluar el resultado.